1、“.....写的。数据挖掘算法考虑作为过滤日子中的输入数据，生成的规则，或者包括用户识别的规则。我们只考虑开展使用协议，使用户的要求成功的完成。这系统只考虑代表个成功回收对象的日志中的元组，不完整的元组将会被丢弃。自动代理人的要求并不代表使用者的要求因为它们是自动触发的。因而，考虑它们可能会产生的规则。日志元组中的客户代理区域允许检测这种要求。最后，系统只会考虑通过协议检索对象。Ⅲ图详细的系统架构数据挖掘过程。我们实施了个全算法作为个服务的存储过程，算法的详情在引用中可以找到。为了衡量考虑我们访问页面的影响，我们也实施了算法。参数支持和信心用通常的方式定义,序列是的命令集。每个项目都是个地址。序列模式的支持是包含学列模式的总数。算法是众所周知的序列的应用。如果模式大小是出现的不频繁，那么这种模式的子集也不会频繁。代理和挖掘服务器之间的交流......”。

2、“.....而且并非每个服务都是可行的，我们只需要个支持协议的代理服务。因此我们用微软的代理服务器工作。微软代理服务器支持两种格式的日志文本文件和数据库表。我们选择后者，为了在处理网络日志的时候避免解析文本文件中的字符串。个典型的日志记录有个领域，其中以下是几个在我们的应用中会使用的领域。数据挖掘算法规则序列模式关键规则网页装载机存储区代理服务代理服务日志交易预处理器预处理日志企业内部互联网因特网Ⅲ。储存提出要求的客户端的。。客户端用户姓名。记录用户的名称。。远程访问站点的名称。。表明访问是通过还是。。访问对象完整的地址。我们提供方式建立个代理和挖掘服务之间的双向连接。这样后者就可以存储代理服务器产生的数据，那些可能被客户访问的网页也可以提前存储在代理的缓存当中以便于当这些页面被要求的时候可以执行。总结和未来工作在本文中我们建立了个系统......”。

3、“.....这个新的服务使用数据挖掘技术，预测那些个用代理服务器的内联网下的用户可能访问的网页，并将这些页面装载到代理缓存当中。我们在试样机上进行了多次测试，并取得了我们曾经讨论过的可喜成果。我们比较了使用序列模式和简单的关联规则，得出结论，前者减少了产生的规则数量，从而减少了存储的空间和带宽的使用。我们的方法不阻止使用其他那些利用不包括在其他工程语义信息地址来管理缓存和那些会影响系统最后性能的用户活动和数据前处理。Ⅲ外文翻译之二作者国籍出处原文正文ⅢⅢⅢⅢⅢⅢ顾客关系管理的数据开采技术作者国籍美国出处中文译文摘要近年来科技的发展使得关系营销成为了现实。诸如数据存储开采和活动管理软件之类的技术手段开辟了顾客关系管理的新纪元，使得公司能够在竞争中处于优势地位。尤其是通过数据开采，也就是从庞大的数据库中获取潜在的预知性信息，各机构可以获知有价值的顾客......”。

4、“.....通过数据开采实现的自动化未来导向分析极有可能超越诸如决策辅助系统之类的经典历史导向分析工具。数据开采工具可以解决那些在以往极为耗时的商业问题，而这些问题的解决正是顾客关系管理的关键。数据开采软件充斥着各种不同的技术，它们各有其优缺点，能胜任不同类型的应用。神经网络和卡方自动互动检视法中存在种特殊的二分法。相对于数据开采领域的多元化，有些特定类型的使用对于当今顾客关系管理哲学的实现还是十分必要的。关键词顾客关系管理，关系营销，数据开采，神经网络，卡方自动互动检视法,隐私权。简介目前出现了种新的商业文化。顾客关系经济学从根本上得以改变，从而营销活动也需要增加新方案和策略来适应这些改变。工业革命时期提出的大量生产和大量营销等概念正逐渐被以顾客关系为核心的商业理念所代替。当今的公司都关心通过分析顾客的生命周期来提高顾客价值......”。

5、“.....的模式已取代的模式，而传统的大量营销也受到了对营销新模式的挑战。传统的销售目标是获取尽可能多的顾客，扩张顾客群。考虑到获取新顾客的高成本，与现有的顾客进行深度交易显得更有意义。这样来，营销的焦点将从顾客的广度往每单顾客需求的深度转移。商业活动也从市场共享转向了所谓的钱包共享。企业将不再只是为了达到转账而交易，而是将出售商品转为出售服务以及与每个顾客建立长远的关系。网络的普及无疑也对营销焦点转移贡献良多。由于网上信息资源的日益丰富以及可获取性提高，顾客也越来越成熟和了解产品。他们知晓所有的产品，追求最佳。为了应付这现象，企业必须为他们的产品或者服务独辟蹊径，以免落入Ⅲ单纯出售商品的俗套。人口统计资料顾客行为的收集才可以使公司做出精确的市场目标定位。当新产品上市时，这种目标市场的定位同样能够帮助设计有效的方案来对付残酷的竞争或者定位潜在顾客群......”。

6、“.....从中资深员工能够知道如何运用它来与顾客互动。随着亲密顾客关系建立重要性的日益显著，也就应运而生了。看起来只适用于企业顾客关系的管理。项进步的实验揭示了对于顾客更不可或缺。在企业对企业环境中，常规进行着大量信息交换。例如，交易额更为巨大，合同更为多样化，报价表更为复杂。帮助营销活动中的买卖各方代表更好的交流及合作。自定义的目录，个性化的企业门户，目标化的产品供应能使得整个交易过程更为简化，从而提高了双方的效率。邮件告知和新产品信息在买家公司实行不同的角色以提高销售摊点的效率。如果目标性的工业学术报告新闻被交付到相关个体户则信任与权威会被提升。所有的这些都可以包括在的利益中。引导了项关于计量公司对个策略的认识和准备的研究。被调查的公司中，知道技术和方法的公司正有研究项目或在实行阶段的公司已开始操作。在被调查的公司里面，项目的实行和监视已经被高层管理者控制。因此......”。

7、“.....被认为是个关键的战略开端。这篇文章检查了客户关系管理和其中的个组分数据开采的概念。从数据开采和的概念概观开始，然后进行两个概念发展特征技术和应用的讨论。接着将两个概念整合并举例说明实行的关系利益和方法以及两项技术的局限性。通过这两项研究，我们提供了两项数据开采技术的更近层的透视和神经网络。在那些案例研究的基础上，对和神经网络在其优点和缺点方面进行了对照和比较。最终我们根据讨论得出了结论。数据开采概观定义数据开采是指用统计学算法来发现数据模式和相关性的种成熟的数据搜索能力。这个术语就同采金矿或采煤矿样数据开采是寻找和提取全体数据库里的信息数据金块或者那些访客们留在网络上的大多数可改进对数据使用的理解的信息。数据开采的方法是其他数据分析手段如统计在线进程分析电子表格和基本数据存取的种补充。简单地说，数据开采就是寻找数据含义的另种途径......”。

8、“.....实际上是种庞大的用来描述确保结果意义性的所进行的步骤的叫信息发现的进程的部分。但是数据开采软件不能估计事务需求理解数据的意义或是注意般的统计方法，也不能不经认证就自动地找到式样和知识。数据开采能帮助事务分析师做出假设，但是不能确认假设。数据开采的发展数据开采技术是长期研究和产品发展过程的项结果。开始的时候数据开采就同电脑上的数据库起，接着随着数据存取的改进也有所改进，直到今天这项技术已允许用户实时处理数据。从商业数据到实用信息的这样个发展过程，每步都是建立在之前的基础上的，表格从用户的看法上显示了这些革命性的阶段。第阶段，数据采集，单个位点搜集的数据通常做像加法或均分这样简单的计算。这步产生的信息回答了与数据采集衍生的图形相关的商业问题，如总共的财政收入或者段时间平均的总财政收入。特殊的应用程序就被创造出来搜集数据和计算。第二阶段，数据存取......”。

9、“.....在这个阶段，全公司范围的数据采集政策和管理信息的报告建立了。因为每个企业单位都遵循特定的要求或者型式，企业可以在任意特定的时期查询信息系统关于各部门的销售情况。旦获知个体数据，就是时候提出关于探测集合位点场所活动的问题了。举个例子，特定时期内的地区销售是可以计算的。多亏了多维度的数据库，个企业可以获取全球观整体观，抑或是跟同行相比精钻于个特定方面数据导航。最后，在线分析工具提供了实时反馈和与合作企业间的信息交换数据采集。这种功能在销售代表或客户服务人员需要在线提取客户信息并做实时回应时是很有用的。Ⅲ表格数据开采的革命性阶段阶段企业问题促成科技产品供应商特征数据采集过去五年的平均总财政收入是多少电脑，磁盘，磁带，往复的，静态数据传输数据存取三月份新英格兰的单位销售额是多少相关数据库，查询语言微软往复的......”。